package com.example.kafka;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

public class MySimpleConsumer {

    private final static String TOPIC_NAME = "test";
    private final static String CONSUMER_GROUP_NAME = "testGroup2";

    public static void main(String[] args) {

        Properties props = new Properties();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
                "81.68.232.188:9092,81.68.232.188:9093,81.68.232.188:9094");

        //消费分组名
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, CONSUMER_GROUP_NAME);
        //Kafka键值对序列化
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());

//        //是否⾃动提交offset，默认就是true
//        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");
//        //⾃动提交offset的间隔时间
//        props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");

        //手动提交
        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");
        //⼀次poll最⼤拉取消息的条数，可以根据消费速度的快慢来设置
        props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, 500);

        //如果两次poll的时间如果超出了30s的时间间隔，kafka会认为其消费能⼒过弱，将其踢 出消费组。将分区分配给其他消费者。-rebalance
        props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_INTERVAL_MS_CONFIG, 30 * 1000);

        //consumer给broker发送⼼跳的间隔时间
        props.put(ConsumerConfig.HEARTBEAT_INTERVAL_MS_CONFIG, 1000);
        //kafka如果超过10秒没有收到消费者的⼼跳，则会把消费者踢出消费组，进⾏ rebalance，把分区分配给其他消费者。
        props.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, 10 * 1000);

        //latest:默认的，消费新消息
        //earliest：第⼀次从头开始消费。之后开始消费新消息（最后消费的位置的偏移量+1）
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");


        //1.创建⼀个消费者的客户端
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String,
                String>(props);

        //2. 消费者订阅主题列表
        consumer.subscribe(Arrays.asList(TOPIC_NAME));

        //指定分区消费
//        consumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0)));

        //从头消费
//        consumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 1)));
//        consumer.seekToBeginning(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 1)));

        //指定offset消费
//        consumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 1)));
//        consumer.seek(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 1), 10);

//        List<PartitionInfo> topicPartitions = consumer.partitionsFor(TOPIC_NAME);
//        //从1小时前开始消费
//        long fetchDataTime = new Date().getTime() - 1000 * 60 * 60;
//
//        Map<TopicPartition, Long> map = new HashMap<>();
//        for (PartitionInfo par : topicPartitions) {
//            map.put(new TopicPartition(TOPIC_NAME, par.partition()), fetchDataTime);
//        }
//
//        Map<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> parMap = consumer.offsetsForTimes(map);
//        for (Map.Entry<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> entry : parMap.entrySet()) {
//            TopicPartition key = entry.getKey();
//            OffsetAndTimestamp value = entry.getValue();
//            if (key == null || value == null) continue;
//            Long offset = value.offset();
//            System.out.println("partition-" + key.partition() + "|offset-" + offset);
//            System.out.println();
//            //根据消费⾥的timestamp确定offset
//            if (value != null) {
//                consumer.assign(Arrays.asList(key));
//                consumer.seek(key, offset);
//            }
//        }

        while (true) {
            /*
             * 3.poll() API 是拉取消息的⻓轮询
             */
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(10000));
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                //4.打印消息
                System.out.printf("收到消息：partition = %d,offset = %d, key = %s, value = %s%n ", record.partition(),
                        record.offset(), record.key(), record.value());
            }

            //所有的消息已消费完
            if (records.count() > 0) {//有消息
                // ⼿动同步提交offset，当前线程会阻塞直到offset提交成功
                // ⼀般使⽤同步提交，因为提交之后⼀般也没有什么逻辑代码了
                consumer.commitSync();//=======阻塞=== 提交成功
            }

//            //所有的消息已消费完
//            if (records.count() > 0) {
//                // ⼿动异步提交offset，当前线程提交offset不会阻塞，可以继续处理后⾯的程序逻辑
//                consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {
//                    @Override
//                    public void onComplete(Map<TopicPartition,
//                                                OffsetAndMetadata> offsets, Exception exception) {
//                        if (exception != null) {
//                            System.err.println("Commit failed for " + offsets);
//                            System.err.println("Commit failed exception: " +
//                                    exception.getStackTrace());
//                        }
//                    }
//                });
//            }
        }
    }

}
